常州大学杨彪获国家专利权
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龙图腾网获悉常州大学申请的专利基于在线多源迁移学习的快速自适应轨迹预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117131924B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311072249.9，技术领域涉及：G06N3/096；该发明授权基于在线多源迁移学习的快速自适应轨迹预测方法是由杨彪;张晴雨;胡义凯;徐黎明;倪蓉蓉;王睿;杨长春设计研发完成，并于2023-08-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于在线多源迁移学习的快速自适应轨迹预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于在线多源迁移学习的快速自适应轨迹预测方法，包括：将n个基学习器{fi|i＝1,...,n}在对应的源域中预先训练，随机初始化在线学习器ft的参数，在线学习器ft具有与基学习器相同的结构；数据{Xt,Yt|t＝1,2,...,T}按时间顺序到达，Xt表示t时刻到达的观测轨迹，Yt表示t时刻到达的未来真实轨迹，当t时刻到来时，利用在线学习器ft进行轨迹预测，并对在线学习器ft进行更新操作，得到在线学习器ft+1。本发明能够适应实时变化的场景和轨迹数据，进而对未来轨迹进行准确预测。
本发明授权基于在线多源迁移学习的快速自适应轨迹预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于在线多源迁移学习的快速自适应轨迹预测方法，其特征在于， 包括： 将n个基学习器{fi|i＝1,...,n}在对应的源域中预先训练，随机初始化在线学习器ft的参数，在线学习器ft具有与基学习器相同的结构； 数据{Xt,Yt|t＝1,2,...,T}按时间顺序到达，Xt表示t时刻到达的观测轨迹，Yt表示t时刻到达的未来真实轨迹，当t时刻到来时，利用在线学习器ft进行轨迹预测，并对在线学习器ft进行更新操作，得到在线学习器ft+1； 所述更新操作包括： 计算在线学习器ft在t时刻的预测损失Lt，利用预测损失Lt更新在线学习器ft，得到在线学习器 计算每个基学习器的预测损失Li及在线预测器的预测损失Ln+1； 根据预测损失Li调整基学习器的权重得到权重同时根据预测损失Ln+1调整在线学习器的权重得到权重 对n+1个权重进行松弛操作； 利用松弛后的权重对n个基学习器和在线学习器进行加权求和，得到t+1时刻的在线学习器ft+1。
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